Grasp Analysis in the Home Environment as a Measure of Hand Function After Cervical Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Background Following a spinal cord injury, regaining hand function is a top priority. Current hand assessments are conducted in clinics, which may not fully represent real-world hand function. Grasp strategies used in the home environment are an important consideration when examining the impact of rehabilitation interventions. Objective The main objective of this study is to investigate the relationship between grasp use at home and clinical scores. Method We used a previously collected dataset in which 21 individuals with spinal cord injuries (SCI) recorded egocentric video while performing activities of daily living in their homes. We manually annotated 4432 hand-object interactions into power, precision, intermediate, and non-prehensile grasps. We examined the distributions of grasp types used and their relationships with clinical assessments. Results Moderate to strong correlations were obtained between reliance on power grasp and the Spinal Cord Independence Measure III (SCIM; P < .05), the upper extremity motor score (UEMS; P < .01), and the Graded Redefined Assessment of Strength Sensibility and Prehension (GRASSP) Prehension ( P < .01) and Strength ( P < .01). Negative correlations were observed between the proportion of non-prehensile grasping and SCIM ( P < .05), UEMS ( P < .05), and GRASSP Prehension ( P < .01) and Strength ( P < .01). Conclusion The types of grasp types used in naturalistic activities at home are related to upper limb impairment after cervical SCI. This study provides the first direct demonstration of the importance of hand grasp analysis in the home environment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».